基于全卷积孪生神经网络的复杂监控场景下前景提取方法

由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前景。将输入的2帧图像分为背景图像与待提取图像,将其输入全卷积孪生神经网络得到二者的相似性度量图,该相似性度量图中包含待提取图像相对于背景图像的各像素变化情况信息;接着将相似性度量图与待提取图像融合,利用编解码网络以实现端到端的前景提取。在CDnet2014数据集上进行综合评估与测试,结果均证明了该方法的有效性。     

竖直矩形通道内超临界正癸烷振荡特性的大涡模拟

基于超临界碳氢燃料的主动再生冷却被认为是超燃冲压发动机最具前景的热管理方法之一.本研究利用大涡模拟数值方法探究矩形通道内超临界碳氢燃料初始流动传热的瞬态变化规律的,证实了超临界振荡效应的存在,即温度和速度分布波动性较强.通过监测10-4 s时间尺度下的速度变化规律,发现振荡有着近似三角函数式的频率和振幅.冷却通道被加热...     

深度强化学习在翼型分离流动控制中的应用

搭建了基于深度强化学习（DRL）的射流闭环控制系统,在NACA0012翼型上开展了大迎角分离流动控制实验研究。NACA0012翼型弦长200 mm,实验风速10 m/s,雷诺数1.36×105。射流激励器布置在翼型上表面,通过电磁阀进行无级控制。将翼型表面的压力系数和智能体自身的动作输出作为智能体的观测量,以翼型后缘压力系数为奖励函数,对智能体进行训练。结果表明:经过训练的智能体成功地抑制了大迎角下的流动分离,比定常吹气的费效比降低了50%;智能体可以将翼型后缘压力系数稳定地控制在目标值附近;状态输入和奖励函数的改变会对最终的训练效果产生不同影响。     

一类增量式支持向量机的分析

针对训练数据发生增量改变时,标准一类支持向量机的批处理算法需要重新进行训练,不适合在线增量环境学习的问题,提出一种详细的增量式标准一类分类向量机算法,并通过理论分析对该算法的可行性和有限收敛性进行了证明,确保该算法的每步调整都是可靠的,并确保该算法通过有限步调整最终收敛到问题的最优解。在标准数据集上的实验结果验证了理论分析的正确性。     

基于协调权的案例学习群决策分类方法

基于案例学习的决策方法具有易于理解、贴近 实际决策过程的优点,成为当前决策领域的一个研究热点。文中针对如何有效地集成不同决 策专家提供的案例信息,提出了一种基于协调权的案例学习群决策模型用以解决多属性分类 决策问题。该方法首先针对各决策者给出不同案例数据,通过构建混合整数规划模型,识别 出具有一致案例信息重要度最大化的典型案例集。然后设计了分类阈值远离程度最大化模型 ,以此确定兼容各个决策者案例信息的指标权重（协调权）和最优分类阈值,由此构建一致 性的效用函数并应用获得的阈值进行分类决策。最后通过案例研究以及与其他模型的比较分 析,验证了方法的可行性。     

机械设计基础课虚拟实验的设计与开发

阐述了机械设计基础课程虚拟实验的主要功能和特点.提出了建立基于网络的虚拟实验体系内容.采用Solidworks、3Dmax、Flash开发的机构运动简图演示、机构运动测绘和减速器拆装等虚拟实验,大大提高了实验效率,解决了设备、教具不足的矛盾.打破了教师传统的示范演示,实现了教生互动,激发了学生学习的主动性,促进了教学效率和质量的提高.     

断续缓磨射流冲击强化磨削弧区换热的实验研究

通过深切缓磨时磨削烧伤机理的分析,提出高压射流冲击强化磨削弧区换热新构想,并通过断续缓磨射流侧向冲击弧区的磨削实验显示其换热效果．     

Nb对富钛TiNiAl金属间化合物强化机制的影响

 采用力学压缩试验、扫描电镜和X射线衍射方法研究了Nb元素对于Ti₅₀Ni₄₂Al₈合金的力学性能和微观组织结构的影响。结果表明，Nb能够显著提高合金从室温到700 ℃之间的强度。在600 ℃时，Ti₅₀Ni₄₀Al₈Nb₂合金的压缩屈服强度和比强度分别为1 237 MPa和216 MPa/(g·cm^-3)，超过Rene95高温合金。微观组织观察及成分分析表明，Nb元素在基体和强化相Ti₂Ni（Al）中固溶，促进强化相的弥散析出和细化，并导致高强富Nb相的析出，从而提高了合金的强度。     

基于网络的大学英语“1+X”课程体系构建研究

构建科学、系统、个性化的大学英语课程体系是高校大学英语改革的关键因素。基于相关的外语习得与教学理论,结合本校的教学条件和本校学生的现实基础,对构建有利于改善大学英语教学效果和提高教学质量的个性化教学体系做了详细论述及深入探讨,期望能推动大学英语教学改革的纵深发展。     

多重纳米结构轻质高强铝基复合材料的制备和组织性能

为了研究多重纳米结构对块体材料强化和变形能力的影响机制,采用粉末冶金法制备了多重纳米结构的B4C颗粒增强铝基复合材料,并对复合材料的强化和形变破坏机制进行了定量和定性的讨论。由100%球磨复合粉末制备的块体复合材料的室温压缩强度为670MPa;当加入10vol%气雾化态的Al2024粉末后,复合材料的室温压缩强度升高到1.115GPa;之后随着气雾化态Al2024粉末含量的增加,复合材料的强度逐渐下降,但是没有产生明显的塑性变形;当气雾化态Al2024粉末的含量增加到50vol%时,复合材料的压缩强度下降到580MPa,断裂前变形率达到了10%。扫描电镜(SEM)和透射电镜(TEM)的分析结果显示,亚微米级的B4C颗粒、位错以及纳米晶基体分别通过Orowan强化、位错强化和细晶强化机制对复合材料进行强化;粗晶Al2024区域与复合结构区域的比例显著影响复合材料的形变及破坏机制。